当前，以ChatGPT 为代表的 AI 大模型技术席卷全球。行业大模型需满足特定场景需求，更好地为行业提供优质的服务，促进行业智能化转型升级。东莞多年厚积的数字经济“土壤”，需要培育出符合“坚持制造业当家”的东莞特色的行业大模型代表，为20万家工业企业带来的庞大而丰富的市场应用场景，才有望成为迈向制造业高质量发展的又一重要驱动力。AI大模型在智能制造领域所面临的问题包括标准、资源、人才和生态等方面。     

  一、缺乏相关标准体系      

 由于工业领域环境易变化、应用复杂度高、数据多模态等特征，工业大模型在落地进程中仍显不足，因此需构建一套围绕多模型协同、自适应、隐私和安全保护等方面的标准能力体系，用于引导工业大模型良好发展，推动工业大模型产业化进程。      

  二、缺失相关配套资源       

 配套资源既包括算力、安全等资源的保障，还包括政策方面的引导，也包括上下游生态的建立。       

 三、缺少专业人才储备        

智能制造领域通常缺少AI领域技术人才的储备，模型的开发落地通常对技术人才有很高的要求，相关资源的缺失影响大模型在产业的快速落地和持续优化。        

四、商业模式尚需探索        

商业模式方面，工业大模型的普适性商业模式尚需探索。一是工业大模型需与其他数字化产品进一步整合，二是工业企业使用门槛仍然较高，三是工业各领域已存在大量工业软件、工业互联网平台，如何利用大模型形成协同生态。

  建议1、制定大模型标准体系
    补充说明：创新技术的发展离不开标准化的推动，政府联合中国信息通信研究院等机构，聚焦基础大模型在实际需求中的“建、用、管”等关键环节，从多个方向持续构建和完善大模型的标准体系，聚焦模型化、能力化、工程化、产业化，围绕模型开发、模型能力、模型运营、模型应用、安全可信五大方面形成标准指标体系，全面评估大模型的综合水平。
    建议2、创新引领大模型政策
    补充说明：一是以超算中心东莞分中心为基础，筹划出台算力支持政策，支持基于落地应用场景的中小企业获取多元化、低成本的优质算力；二是推动算力普惠化的同时需要关注到大模型算力调用的安全性与数据隐私性问题；三是加大对大模型创新企业的支持力度，提供税收减免、资金扶持等政策，鼓励企业加大研发投入，推动技术应用和产业化；四是发挥政府投资引导基金作用，用好天使投资基金和产业投资基金，加大市级平台基金对人工智能产业项目投资力度，着力构建政府引导、社会参与、多元支撑、多段接力的新型投融资环境。五是支持以“盘古大模型”为代表的头部企业在莞组建全栈大模型训练与研发创新生态圈，打造自主可控的人工智能技术体系和产业生态。
    建议3、推进高端人才引育
    补充说明：以东莞理工学院、广东工业大学和大湾区大学等高校、企业、科研机构为基础，支持围绕大模型开发应用、类脑智能、具身智能等领域开展人才培养。加大人工智能高端人才引进力度，以新一轮“十百千万百万”人才工程为抓手，加大国际顶尖科学家和高水平创新团队引进力度。
    建议4、探索新的商业模式
    补充说明：在模型实现上，前期从工业管理服务场景切入，优先满足工业企业的员工培训、营销、客服等细分场景，帮助企业打造专属知识库，并与工业软件企业、工业标准化组织加强合作，向研发、设计等领域渗透，最终过渡到生产制造环节。   在商业模式上，全面整合运营商云、网、大数据、AI、安全等工业数字化产品，形成一体化解决方案。一方面，以工业大模型重构自主工业互联网平台，打造ChatGPT类引擎，壮大工业大模型生态。另一方面，对营销、运维、客服等一线员工进行专业化培训，全面降低工业大模型落地门槛，实现工业客户“开箱即用”。

提案者： 王嬿,谭福龙